Abstract TP222: Frequency of Intracranial Arterial Imaging and its Yield in Consecutive Patients with Non-lacunar Cryptogenic Ischemic Stroke: ESUS Global Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atherosclerotic stenosis of large IC arteries is an important cause of stroke. The prevalence of ICS in stroke population differs by ethnicity.We report the frequency of ICS among a global sample of patients with non-lacunar cryptogenic ischemic stroke (NLCIS) who did not have another identifiable cause for stroke i.e. cardioembolic, extracranial LAD, or other specific causes. Hypothesis: We hypothesized that the prevalence rates of ICS will differ according to global regions. Methods: Consecutive patients with recent ischemic stroke were retrospectively surveyed at 19 stroke centers in 19 countries to identify the frequency of IC imaging and its yield. Countries were grouped by World Bank regions. ICS was considered to be significant if there was >50% stenosis in the arteries proximal to the index stroke evidenced by MRA, CTA or TCD. Results: We identified a total of 2145 consecutive ischemic stroke patients among which 475 had NLCIS. IC arterial imaging was carried-out,on average, in 87% of patients. Of these 414 patients, 15% had stenosis proximal to the area of brain ischemia. The frequency of ICS among NLCIS patients was highest in East Asia (27%) and lowest in Pacific (4%). Patients with ICS in Latin America were significantly younger when compared to other 4 regions. Conclusion: IC arterial imaging is carried out in majority of stroke centers in patients with NLCIS, among whom the fraction of IS associated with ICS is substantial throughout the world, averaging about 15%. MRA / CTA had a higher yield than TCD. On average these patients have traditional vascular risk factors except for Latin American patients who are significantly younger with no vascular risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».